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在一份给定的文件里,词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被正规化,以防止它偏向长的文件。(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频,而不管该词语重要与否。)对于在某一特定文件里的词语 ti 来说,它的重要性

 

可表示为:

 

Tfi,j=ni,j/Σnk,j

 

以上式子中 ni,j是该词在文件dj中的出现次数,而分母则是在文件dj中所有字词的出现次数之和。

 

逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再将得到的商取对数得到:

 

Idfi=log|D|/|{d:tid}|

 

其中

 

|D|:语料库中的文件总数

|{d:tid}|:包含词语ti的文件数目(即的文件数目)

然后

 

Tfidfi,j = tfi,j * idfi

 

某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语。

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